Comment puis-je écrire une à plusieurs requêtes dans Dapper.Net?

.net c# dapper

Question

J'ai écrit ce code pour projeter une relation un à plusieurs mais cela ne fonctionne pas:

using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
   connection.Open();

   IEnumerable<Store> stores = connection.Query<Store, IEnumerable<Employee>, Store>
                        (@"Select Stores.Id as StoreId, Stores.Name, 
                                  Employees.Id as EmployeeId, Employees.FirstName,
                                  Employees.LastName, Employees.StoreId 
                           from Store Stores 
                           INNER JOIN Employee Employees ON Stores.Id = Employees.StoreId",
                        (a, s) => { a.Employees = s; return a; }, 
                        splitOn: "EmployeeId");

   foreach (var store in stores)
   {
       Console.WriteLine(store.Name);
   }
}

Quelqu'un peut-il repérer l'erreur?

MODIFIER:

Ce sont mes entités:

public class Product
    {
        public int Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public double Price { get; set; }
        public IList<Store> Stores { get; set; }

        public Product()
        {
            Stores = new List<Store>();
        }
    }

 public class Store
    {
        public int Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public IEnumerable<Product> Products { get; set; }
        public IEnumerable<Employee> Employees { get; set; }

        public Store()
        {
            Products = new List<Product>();
            Employees = new List<Employee>();
        }
    }

MODIFIER:

Je change la requête pour:

            IEnumerable<Store> stores = connection.Query<Store, List<Employee>, Store>
                    (@"Select Stores.Id as StoreId ,Stores.Name,Employees.Id as EmployeeId,Employees.FirstName,
                            Employees.LastName,Employees.StoreId from Store Stores INNER JOIN Employee Employees 
                                ON Stores.Id = Employees.StoreId",
                    (a, s) => { a.Employees = s; return a; }, splitOn: "EmployeeId");

et je me débarrasse des exceptions! Cependant, les employés ne sont pas du tout mappés. Je ne suis toujours pas sûr du problème avec IEnumerable<Employee> dans la première requête.

Réponse acceptée

Cet article explique comment interroger une base de données SQL hautement normalisée et mapper le résultat dans un ensemble d'objets C # POCO hautement imbriqués.

Ingrédients:

  • 8 lignes de C #.
  • Certains SQL relativement simples qui utilisent des jointures.
  • Deux bibliothèques géniales.

L’idée qui m’a permis de résoudre ce problème est de séparer MicroORM du mapping the result back to the POCO Entities . Ainsi, nous utilisons deux bibliothèques distinctes:

Nous utilisons essentiellement Dapper pour interroger la base de données, puis Slapper.Automapper pour mapper le résultat directement dans nos POCO.

Avantages

  • La simplicité . C'est moins de 8 lignes de code. Je trouve cela beaucoup plus facile à comprendre, à déboguer et à modifier.
  • Moins de code . Slapper.Automapper doit gérer tout ce que vous lui envoyez, même si nous avons un POCO imbriqué complexe (c’est-à-dire que POCO contient la List<MyClass1> qui contient à son tour la List<MySubClass2> , etc.).
  • La vitesse . Ces deux bibliothèques disposent d’une quantité extraordinaire d’optimisations et de mise en cache qui leur permettent de fonctionner presque aussi vite que les requêtes ADO.NET réglées manuellement.
  • Séparation des préoccupations . Nous pouvons changer le MicroORM pour un autre, et le mappage fonctionne toujours, et vice-versa.
  • La flexibilité . Slapper.Automapper gère les hiérarchies imbriquées de manière arbitraire. Il ne se limite pas à quelques niveaux d'imbrication. Nous pouvons facilement apporter des modifications rapides et tout fonctionnera toujours.
  • Débogage . Nous pouvons d’abord constater que la requête SQL fonctionne correctement, puis nous pouvons vérifier que le résultat de la requête SQL est correctement mappé aux entités POCO cibles.
  • Facilité de développement en SQL . Je trouve que la création de requêtes aplaties avec des inner joins pour renvoyer des résultats plats est beaucoup plus facile que la création de plusieurs instructions de sélection, avec la broderie côté client.
  • Requêtes optimisées en SQL . Dans une base de données hautement normalisée, la création d'une requête simple permet au moteur SQL d'appliquer des optimisations avancées à l'ensemble, ce qui ne serait normalement pas possible si de nombreuses petites requêtes individuelles étaient construites et exécutées.
  • Confiance . Dapper est l’arrière de StackOverflow et, bien, Randy Burden est un peu une superstar. Ai-je besoin d'en dire plus?
  • Vitesse de développement. J'ai pu faire des requêtes extrêmement complexes, avec de nombreux niveaux d'imbrication, et le temps de développement était assez bas.
  • Moins de bugs. Je l'ai écrit une fois, cela a juste fonctionné, et cette technique aide maintenant à alimenter une entreprise FTSE. Il y avait tellement peu de code qu'il n'y avait pas de comportement inattendu.

Désavantages

  • Echelle supérieure à 1 000 000 de lignes retournées. Fonctionne bien lorsque vous renvoyez moins de 100 000 lignes. Cependant, si nous ramenons> 1.000.000 lignes, afin de réduire le trafic entre nous et le serveur SQL, il ne faut pas l' aplatir à l' aide de inner join (qui ramène les doublons), nous devrions plutôt utiliser plusieurs select des déclarations et point tout retour ensemble du côté client (voir les autres réponses sur cette page).
  • Cette technique est orientée requête . Je n'ai pas utilisé cette technique pour écrire dans la base de données, mais je suis sûr que Dapper est plus que capable de le faire avec davantage de travail supplémentaire, car StackOverflow lui-même utilise Dapper comme couche d'accès aux données (DAL).

Test de performance

Dans mes tests, Slapper.Automapper a ajouté une légère surcharge aux résultats renvoyés par Dapper, ce qui signifie qu’il était toujours 10 fois plus rapide que Entity Framework, et que la combinaison est encore bien foutue de la vitesse maximale théorique dont SQL + C # est capable .

Dans la plupart des cas pratiques, la majeure partie de la surcharge serait liée à une requête SQL non optimale, et non à un mappage des résultats du côté C #.

Résultats des tests de performance

Nombre total d'itérations: 1000

  • Dapper by itself - Dapper by itself : 1,889 millisecondes par requête, en utilisant 3 lines of code to return the dynamic .
  • Dapper + Slapper.Automapper : 2,463 millisecondes par requête, à l'aide de 3 lines of code for the query + mapping from dynamic to POCO Entities supplémentaires 3 lines of code for the query + mapping from dynamic to POCO Entities .

Exemple travaillé

Dans cet exemple, nous avons une liste de Contacts et chaque Contact peut avoir un ou plusieurs phone numbers .

Entités POCO

public class TestContact
{
    public int ContactID { get; set; }
    public string ContactName { get; set; }
    public List<TestPhone> TestPhones { get; set; }
}

public class TestPhone
{
    public int PhoneId { get; set; }
    public int ContactID { get; set; } // foreign key
    public string Number { get; set; }
}

Table SQL TestContact

entrez la description de l'image ici

Table de TestPhone SQL

Notez que cette table a une clé étrangère ContactID qui fait référence à la table TestContact (elle correspond à la List<TestPhone> du POCO ci-dessus).

entrez la description de l'image ici

SQL qui produit un résultat plat

Dans notre requête SQL, nous utilisons autant d'instructions JOIN que nous avons besoin pour obtenir toutes les données dont nous avons besoin, sous une forme plate et dénormalisée . Oui, cela pourrait produire des doublons dans la sortie, mais ces doublons seront automatiquement éliminés lorsque nous utiliserons Slapper.Automapper pour mapper automatiquement le résultat de cette requête directement dans notre mappage d'objets POCO.

USE [MyDatabase];
    SELECT tc.[ContactID] as ContactID
          ,tc.[ContactName] as ContactName
          ,tp.[PhoneId] AS TestPhones_PhoneId
          ,tp.[ContactId] AS TestPhones_ContactId
          ,tp.[Number] AS TestPhones_Number
          FROM TestContact tc
    INNER JOIN TestPhone tp ON tc.ContactId = tp.ContactId

entrez la description de l'image ici

Code C #

const string sql = @"SELECT tc.[ContactID] as ContactID
          ,tc.[ContactName] as ContactName
          ,tp.[PhoneId] AS TestPhones_PhoneId
          ,tp.[ContactId] AS TestPhones_ContactId
          ,tp.[Number] AS TestPhones_Number
          FROM TestContact tc
    INNER JOIN TestPhone tp ON tc.ContactId = tp.ContactId";

string connectionString = // -- Insert SQL connection string here.

using (var conn = new SqlConnection(connectionString))
{
    conn.Open();    
    // Can set default database here with conn.ChangeDatabase(...)
    {
        // Step 1: Use Dapper to return the  flat result as a Dynamic.
        dynamic test = conn.Query<dynamic>(sql);

        // Step 2: Use Slapper.Automapper for mapping to the POCO Entities.
        // - IMPORTANT: Let Slapper.Automapper know how to do the mapping;
        //   let it know the primary key for each POCO.
        // - Must also use underscore notation ("_") to name parameters in the SQL query;
        //   see Slapper.Automapper docs.
        Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers(typeof(TestContact), new List<string> { "ContactID" });
        Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers(typeof(TestPhone), new List<string> { "PhoneID" });

        var testContact = (Slapper.AutoMapper.MapDynamic<TestContact>(test) as IEnumerable<TestContact>).ToList();      

        foreach (var c in testContact)
        {                               
            foreach (var p in c.TestPhones)
            {
                Console.Write("ContactName: {0}: Phone: {1}\n", c.ContactName, p.Number);   
            }
        }
    }
}

Sortie

entrez la description de l'image ici

Hiérarchie des entités POCO

En regardant dans Visual Studio, nous pouvons voir que Slapper.Automapper a correctement rempli nos entités POCO, c'est-à-dire que nous avons une List<TestContact> et que chaque TestContact a une List<TestPhone> .

entrez la description de l'image ici

Remarques

Dapper et Slapper.Automapper mettent tous les éléments en cache en interne pour plus de rapidité. Si vous rencontrez des problèmes de mémoire (très peu probable), veillez à vider le cache occasionnellement pour les deux.

Assurez-vous de nommer les colonnes qui reviennent, en utilisant le trait de soulignement ( _ ) pour donner à Slapper.Automapper des indices sur la manière de mapper le résultat dans les entités POCO.

Assurez-vous de donner des indices à Slapper.Automapper sur la clé primaire de chaque entité Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers (voir les lignes Slapper.AutoMapper.Configuration.AddIdentifiers ). Vous pouvez également utiliser des Attributes sur le POCO pour cela. Si vous ignorez cette étape, cela pourrait mal tourner (en théorie), car Slapper.Automapper ne saurait pas comment faire le mappage correctement.

Mise à jour 2015-06-14

Appliqué avec succès cette technique à une énorme base de données de production avec plus de 40 tables normalisées. Cela fonctionnait parfaitement pour mapper une requête SQL avancée avec plus de 16 inner join et left join dans la hiérarchie POCO appropriée (avec 4 niveaux d'imbrication). Les requêtes sont incroyablement rapides, presque aussi rapides que le codage manuel dans ADO.NET (il fallait généralement 52 millisecondes pour la requête et 50 millisecondes pour le mappage du résultat à plat dans la hiérarchie POCO). Ce n’est vraiment rien de révolutionnaire, mais c’est surement plus rapide que Entity Framework, surtout si nous ne faisons que lancer des requêtes.

Mise à jour 2016-02-19

Code fonctionne parfaitement depuis 9 mois. La dernière version de Slapper.Automapper contient toutes les modifications que j'ai appliquées pour résoudre le problème lié aux Slapper.Automapper renvoyées dans la requête SQL.

Mise à jour 2017-02-20

Code fonctionne parfaitement depuis 21 mois et a traité des requêtes continues de centaines d'utilisateurs dans une société FTSE 250.

Slapper.Automapper est également idéal pour mapper un fichier .csv directement dans une liste de fichiers POCO. Lisez le fichier .csv dans une liste d'IDictionary, puis mappez-le directement dans la liste cible des POCO. La seule astuce consiste à ajouter une propriété int Id {get; set} , et assurez-vous qu’il est unique pour chaque ligne (sinon l’applicateur automatique ne pourra pas distinguer les lignes).

Mise à jour 2019-01-29

Mise à jour mineure pour ajouter plus de commentaires de code.

Voir: https://github.com/SlapperAutoMapper/Slapper.AutoMapper


Réponse populaire

Je voulais rester aussi simple que possible, ma solution:

public List<ForumMessage> GetForumMessagesByParentId(int parentId)
{
    var sql = @"
    select d.id_data as Id, d.cd_group As GroupId, d.cd_user as UserId, d.tx_login As Login, 
        d.tx_title As Title, d.tx_message As [Message], d.tx_signature As [Signature], d.nm_views As Views, d.nm_replies As Replies, 
        d.dt_created As CreatedDate, d.dt_lastreply As LastReplyDate, d.dt_edited As EditedDate, d.tx_key As [Key]
    from 
        t_data d
    where d.cd_data = @DataId order by id_data asc;

    select d.id_data As DataId, di.id_data_image As DataImageId, di.cd_image As ImageId, i.fl_local As IsLocal
    from 
        t_data d
        inner join T_data_image di on d.id_data = di.cd_data
        inner join T_image i on di.cd_image = i.id_image 
    where d.id_data = @DataId and di.fl_deleted = 0 order by d.id_data asc;";

    var mapper = _conn.QueryMultiple(sql, new { DataId = parentId });
    var messages = mapper.Read<ForumMessage>().ToDictionary(k => k.Id, v => v);
    var images = mapper.Read<ForumMessageImage>().ToList();

    foreach(var imageGroup in images.GroupBy(g => g.DataId))
    {
        messages[imageGroup.Key].Images = imageGroup.ToList();
    }

    return messages.Values.ToList();
}

Je continue à faire un appel à la base de données, et alors que j'exécute maintenant 2 requêtes au lieu d'une, la deuxième requête utilise une jointure INNER au lieu d'une jointure LEFT moins optimale.



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